Durante el mes de enero 2023 hemos asistido como equipo a las instalaciones del Sistema de Información de Educación Superior del Ministerio de Educación de Chile (SIES-MINEDUC). En siguiente reporte busca nutrir el proceso investigativo y los informes descriptivos comprometidos por el equipo. En concreto, hasta ahora el reporte consta de dos partes

  1. Explorar los datos otorgados durante las visitas

  2. Análisis de los resultados obtenidos en las visitas

Hasta ahora, los datos con los que se ha trabajado son

  1. Matriculados

  2. Retención

  3. Avance curricular

  4. Titulación

Metodológicamente, la unidad de observación de los datos son matriculados por programa por cada año. Como veremos, la población de análisis considera solo a los matriculados en un programa adherido al SUA. El formato actual de los datos construidos es long-data (matriculado-programa por año).

1 Explorar datos

La disponibilidad de los datos se presenta en la Tabla 1. Para conocer la definición de las variables indicadas, recomiendo ir al Glosario

Tabla 1. Resumen de datos
Datos Variables Cobertura
Matricula FORMA_INGRESO 2018-2021
MC_INST_2 2012-2022
MC_TIPO_INST_2 2012-2022
MC_NIVEL_CARRERA_2 2012-2022
MC_AREA_CONOCIMIENTO 2012-2022
MC_AREA_GENERICA 2012-2022
Retención RET_1_ESTADO 2013-2021
PER_INST_1_EST 2013-2021
PER_EDU_1_EST 2013-2021
Avance AA_CUANTA_UNI_CURSO_ANIO 2013-2021
AA_CUANTA_UNI_APROBO_ANIO 2013-2021
AA_CUANTA_UNI_TOTAL_CURSO 2013-2021
AA_CUANTA_UNI_TOTAL_APROBO 2013-2021
TASA1_APROBACION_ANIO 2013-2021
TASA4_AVANCE_ ESPERADO 2013-2021

La Tabla 2 muestra el número de observaciones (estudiantes-programa) según si están en un programa adherido al Sistema de Admisión Único (SUA) o no (total de matriculados).

Tabla 2.
year n_sua n_total
2012 286726 1062474
2013 361411 1114301
2014 369104 1144381
2015 374567 1165980
2016 385429 1178592
2017 401333 1288633
2018 445713 1189731
2019 464636 1194480
2020 473339 1151896
2021 548678 1204409
2022 509961 1211797

2 Análisis

2.1 Matricula

La distribución de matriculados por año, sin considerar la restricción de que estén adheridos al SUA está en representado en la Figura 1. Más de un 50% de los matriculados del sistema están en Universidades.

Figura 1. Evolución distribución de matriculados según tipo de institución_1 de todo el sistema

Figura 1. Evolución distribución de matriculados según tipo de institución_1 de todo el sistema

Ahora si se consideran solo las instituciones adheridas al SUA (Figura 2), la fuente principal de matricula se da en Universidades, pero comparando con Figura 1 el número de matriculados es menor (ver Tabla 2). En conclusión, los matriculados en Universidades del SUA son una proporción menor de los matriculdos de Universidades del sistema entero.

Figura 2. Evolución de la cantidad de matriculados según institución (en SUA)

Figura 2. Evolución de la cantidad de matriculados según institución (en SUA)

En la Figura 3 podemos notar que de la proporción de matriculados la mayoría participa en Universidades del CRUCH. Ahora bien, la matricula en Universidades Privadas (no CRUCH) ha ido en aumento más rápidamente que las del CRUCH. En concreto, en 10 años las Universidades Privadas pasaron de representar el 12.3% al 38.1% de la matricula del sistema.

Figura 3. Evolución de la cantidad de matriculados según tipo institución_2 (en SUA)

Figura 3. Evolución de la cantidad de matriculados según tipo institución_2 (en SUA)

En la Tabla 3 y 4 se muestran las primeras 20 áreas y carreras que en promedio tienen más matricula por año (2012 a 2022), respectivamente.

Tabla 3. Ranking de áreas de conocimiento con mayor cantidad de matriculados (2012-2022)
MC_AREA_CONOCIMIENTO mean
Tecnología 100452
Salud 94880
Ciencias Sociales 47206
Administración y Comercio 47047
Educación 45926
Derecho 26000
Arte y Arquitectura 22889
Ciencias Básicas 17133
Agropecuaria 13565
Humanidades 4978
Tabla 4. Ranking de las 20 carreras con mayor cantidad de matriculados (2012-2022)
MC_AREA_GENERICA mean
Ingeniería Comercial 31981
Derecho 25965
Ingeniería Civil Industrial 20236
Psicología 18982
Enfermería 18734
Ingeniería Civil, plan común y licenciatura en Ciencias de la Ingeniería 15101
Medicina 13238
Kinesiología 11670
Arquitectura 10883
Odontología 10685
Tecnología Médica 8817
Ingeniería Civil en Computación e Informática 8122
Nutrición y Dietética 8106
Contador Auditor 7598
Pedagogía en Educación Física 6466
Pedagogía en Educación Básica 6393
Medicina Veterinaria 6350
Trabajo Social 6320
Agronomía 6254
Fonoaudiología 6192

2.1.1 Vía acceso

La vía de acceso es una de las variables de mayor interés en nuestro estudio. Lamentablemente este dato está sistematizado por SIES desde el 2018 en adelante. Ahora bien, esta es una variable con un importante cantidad de valores perdidos (cerca de un 3.5% de los casos por año. Para más véase tab12.csv). Para simplificar el análisis las 11 categorías disponibles en la variable se reducieron a 6.

Figura 4. Evolución distirbución de las vías de acceso de los matriculados (SUA)

Figura 4. Evolución distirbución de las vías de acceso de los matriculados (SUA)

Dado que los números se ven pequeños, presentamos esta información en la Tabla 5

Tabla 5. Evolución distirbución de las vías de acceso de los matriculados (SUA)
year FORMA_INGRESO_UNI n prop
2018
  1. Regular
378806 89.32
  1. Vía PACE
3448 0.81
  1. Ingreso por inclusion
4543 1.07
  1. Ingreso especial
8063 1.90
  1. Plan Comun/Bachi
12008 2.83
  1. Cambios y otros
17222 4.06
2019
  1. Regular
397102 88.99
  1. Vía PACE
4707 1.05
  1. Ingreso por inclusion
5064 1.13
  1. Ingreso especial
8799 1.97
  1. Plan Comun/Bachi
11659 2.61
  1. Cambios y otros
18881 4.23
2020
  1. Regular
409261 88.50
  1. Vía PACE
5363 1.16
  1. Ingreso por inclusion
5189 1.12
  1. Ingreso especial
9635 2.08
  1. Plan Comun/Bachi
13731 2.97
  1. Cambios y otros
19246 4.16
2021
  1. Regular
476307 89.20
  1. Vía PACE
5999 1.12
  1. Ingreso por inclusion
5069 0.95
  1. Ingreso especial
11787 2.21
  1. Plan Comun/Bachi
15926 2.98
  1. Cambios y otros
18900 3.54
2022
  1. Regular
444332 90.13
  1. Vía PACE
5476 1.11
  1. Ingreso por inclusion
4782 0.97
  1. Ingreso especial
10002 2.03
  1. Plan Comun/Bachi
11214 2.27
  1. Cambios y otros
17167 3.48

2.2 Avance curricular

Uno de los outcomes de interés corresponde al avance curricular. Para el análisis de avance curricular, sintetizamos la información en las siguientes variables

  • “TASA1_APROBACION_ANIO”: relación entre unidades métricas aprobadas relativa a cuántas cursó

  • “TASA4_AVANCE_.ESPERADO”: relación entre unidades métricas aprobadas y unidades métricas esperadas de acuerdo con el año de ingreso al programa

A partir de ellas, analizamos su distribución en general para los matriculados, y en particular según su vía de ingreso. Además, segmentamos ambos análisis en tipo de institución, nivel de carrera, área de conocimiento y carrera.

2.2.1 General

En la Figura 5 podemos notar que en nivel la tasa de avance esperado (TAE) es menor que la tasa de aprobación (TA). Esto nos podría decir que los estudiantes cursan menos ramos que los que la institución espera que cursen por malla.

Además, si bien hasta el 2020 ambas métricas iban en alza, el 2021 la TA registra una caida (es decir, condicional a las asignaturas inscritas, los estudiantes aprobaron menos).

Figura 5. Evolución de TAE y TA

Figura 5. Evolución de TAE y TA

2.2.2 Por vía de acceso

Como anunciamos, una de los análisis de interés es comparar qué pasa con los estudiantes que ingresan vía PACE. Solo a modo de contraste se incluyeron a los matriculados por vía 1. Regular, 2. PACE y 3. Ingreso por inclusión.

En general, los estudiantes que acceden vía PACE tienen un TAE y TE inferior a los estudiantes que acceden regularmente o por inclusión. En promedio, estos dos últimos tienen diferencias menores. En contraste, los estudiantes PACE tienen un TAE mucho menor que el resto (quizás avanzan más lento en sus carreras). Un punto interesante a evaluar aquí sería la tasa de titulación oportuna.

Ahora bien, a pesar de esta diferencia los estudiantes PACE han disminuído la brecha entre 2018 y 2021. Respecto a la tasa de aprobación pasó aproximadamente de un 71% a un 86%. Mientras que la tasa de avance pasó aproximadamente de un 60% a un 77%.

Figura 6.

Figura 6.

2.2.3 Por tipo de institución

Figura 7.

Figura 7.

Figura 8.

Figura 8.

2.2.4 Por nivel de carrera

Figura 9.

Figura 9.

2.2.5 Por área de conocimiento

En la Figura 10 tenemos la evolución del avance y aprobación según área del conocimiento

Figura 10.

Figura 10.

  • Desagregado por vía de ingreso Figura 11 tab 20

2.2.6 Por carrera

En la Figura 12 y 13 tenemos un ranking de las carreras con peor y mejor avance esperado, respectivamente. Los puntos azules indican la tasa de avance esperado y los rojos tasa de aprobación.

Figura 12B. Seleccion random

Figura 12B. Seleccion random

Figura 12. Seleccion con peor avance

Figura 12. Seleccion con peor avance

Figura 12. Seleccion con mejor avance

Figura 12. Seleccion con mejor avance

Figura 13. Seleccion random

Figura 13. Seleccion random

Figura 14. Seleccion de las con menor tasa para PACE

Figura 14. Seleccion de las con menor tasa para PACE

Figura 14. Seleccion de las con mayor tasa para PACE

Figura 14. Seleccion de las con mayor tasa para PACE

2.3 Retención

2.3.1 En general

Para el análisis de retención tenemos tablas sin filtrar nada (tab13), pero para la figura 5 omitimos los valores perdidos e inconsistencias. Recordemos la definición de las variables

  • RET_1_ESTADO: Retención primer año

  • PER_INST_1_EST: Persistencia en la institución primer año

  • PER_EDU_1_EST: Persistencia en la educación superior primer año

Como se puede notar todas las variables van en crecimiento, y evidentemente la permanencia en la educación superior tiene una mayor tasa que en el caso de la retención a primer año. Las variables tienen un crecimiento importante entre 2017-2018, y una pequeña caida en la persistencia de ESUP el 2020.

Figura 16.

Figura 16.

2.3.2 Por vía de ingreso

En la figura 6 desagregamos la retención por vía de ingreso, y en especifico analizamos el porcentaje de retenidos por vía de acceso. Recordemos que los datos de forma de ingreso están desde el 2018 (además hay aprox 3.5% de casos perdidos). Concentrándonos solo en la vía “Regular” y “PACE”, podemos notar que ambas tendencias son bastante similares entre ambas vías de ingreso. En ambos casos, la persistencia en educación y retención de primer año vive una mejoría en términos relativos el 2021.

Figura 17.

Figura 17.

2.3.3 Por tipo de institución

Pendiente Figura 18 tab15

  • Desagregado Figura 19 tab22

2.3.4 Por nivel de carrera

  • General: Pendiente Figura 20 tab16

  • Desagregado por vía de ingreso tab26 Figura 21

2.3.5 Por área de conocimiento

Figura 22.

Figura 22.

  • Desagregar por vía de ingreso figura 23 tab23

2.3.6 Por carrera

Debido a que no existen grandes variaciones en el tiempo respecto a las medidas de retención y persistencia, los análisis por carrera pasarán a realizarse considerando la media de las métricas en el tiempo.

En la figura 24B tenemos una selección random de carreras. En el 24 y 25 tenemos una selección basada en la mayor y menor retención de primer año, respectivamente.

Figura 24B. Seleccion random

Figura 24B. Seleccion random

Figura 24. Seleccion mayor retención de primer año

Figura 24. Seleccion mayor retención de primer año

Figura 25. Seleccion menor retención de primer año

Figura 25. Seleccion menor retención de primer año

  • Ranking pero desagregado por vía de ingreso (tab24) Figura 26